llm-wiki-okf
为LLM项目提供持久化、结构化的Markdown知识库。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：llm-wiki-okf。 它的用途是：为LLM项目提供持久化、结构化的Markdown知识库。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/llm-wiki-okf/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘请参考我们项目知识库中关于“用户认证微服务”的设计文档，然后回答为什么当时选择了JWT方案而不是Session方案。’ 它会定位并读取知识库中相应的Markdown文件，提取出关键的设计决策、权衡考虑和上下文信息，给出基于项目历史事实的准确回答。
介绍
这个Skill旨在解决LLM项目（如AI Agent开发）中知识难以持久化、信息分散且易变的问题。它提供了一个基于Markdown的知识库，用于存储项目事实、架构设计、决策记录和领域实体等关键信息，帮助团队和AI本身建立长期记忆。
使用方式是将此Skill集成到你的项目中，通过命令将项目相关的原始资料（如会议记录、代码注释、设计文档）和LLM生成的概念页面以特定格式（OKF）保存到Markdown文件中。你可以通过查询这个知识库来获取项目上下文，而不是每次都向AI重新描述。
它非常适合需要长期维护、团队协作或上下文复杂的LLM驱动项目开发者，例如AI Agent构建者、技术负责人或希望将项目知识系统化的独立开发者。
建议在项目启动初期就引入此Skill，并养成定期更新知识库的习惯。注意，它存储的是结构化文本信息，不适合直接存储二进制文件或作为实时数据库使用。知识库的质量和效用高度依赖于初始数据的录入和后续的维护频率。
核心特点
采用“两层维基”架构：底层是原始资料的不可变快照，上层是LLM生成的可读性更强的概念页面，既保证了原始信息的可追溯性，又提供了易于理解的知识摘要。
注意事项
不适合需要实时数据同步、处理非文本信息或作为主要应用数据库的场景。
常见问题
OKF格式是什么？
一种用于组织知识库的Markdown文件结构，通常包含元数据和内容区块，便于机器和人类阅读。
如何查询知识库中的信息？
可以通过文件搜索、专用查询工具，或指示AI助手直接读取和分析指定的Markdown文件来获取信息。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/llm-wiki-okf/raw/index.md 读取 llm-wiki-okf 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/llm-wiki-okf/raw/index.md（查看排版版本）